Расскажи мне о нейронных сетях. Что это такое и как они работают? Нейронные сети — это вид модели машинного обучения, вдохновлённый структурой и функциями человеческого мозга. Они состоят из нескольких взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают и передают информацию через взвешенные соединения, называемые синапсами. Входные данные проходят через несколько уровней этих взаимосвязанных узлов, каждый уровень преобразует данные и, наконец, создает выходные данные. Веса связей между нейронами корректируются во время обучения на примерах, что позволяет делать прогнозы на новых данных. Процесс обучения включает в себя настройку весов таким образом, чтобы выход сети был как можно ближе к желаемому результату для данного входа. Этот процесс повторяется несколько раз с разными примерами, заставляя сеть учиться и улучшать свою точность с течением времени. Какие ещё бывают виды моделей машинного обучения?
Существует множество моделей для машинного обучения, но они, как правило, относятся к одному из трех типов:
обучение с учителем (supervised learning);
обучение без учителя, или самообучение (unsupervised learning);
обучение с подкреплением (reinforcement learning).
В зависимости от выполняемой задачи, одни модели могут быть более подходящими и более эффективными, чем другие.
Например, дерево решений, случайный лес, наивный байесовский классификатор, линейная регрессия, градиентный бустинг, метод опорных векторов и многие другие.